Usando ferramentas baseadas em AI para criar empatia no Contact Center

Pense na melhor experiência que você teve como cliente. É provável que tenha sido superior a Pense na melhor experiência que você teve como cliente. Foi provável que tenha sido com empatia e superior a qualquer outra interação já realizada porque se sentiu compreendido por outro ser humano. Foi no momento em que alguém abordou suas necessidades e preocupações e o tratou com humanidade. 

Para uma empresa entregar mais empatia, o ponto de partida é o contact center, que normalmente é o ponto de virada para qualquer experiência do cliente com uma marca. E o tipo de consideração e cuidado que os clientes recebem do outro lado da linha pode mudar para sempre sua percepção sobre a empresa, e também pode afetar negativamente sua lealdade para sempre. 

Construir efetivamente a empatia na experiência do cliente exige o uso de ferramentas que também são construídas com empatia. Isso significa escolher ferramentas que coloquem o foco nas pessoas. 

O design centrado no ser humano, que faz parte de um ethos de design thinking, segue uma mudança de mercado em direção à empatia. Alcança um entendimento do que as empresas precisam melhorar para atender bem seus clientes. 

Exercícios como mapeamento de empatia e entrevistas com clientes garantem que os desenvolvedores se coloquem no lugar dos usuários e verifiquem rotineiramente se seus esforços estão no caminho certo. 

Projetando para empatia

Quando se trata de interações reais entre cliente e agente, como é a empatia? Como medir  empatia? E, mais importante, como encontrar oportunidades para ensinar empatia? 

É aqui que entra o design centrado no ser humano. Na Genesys, usamos estratégias, como mapeamento de empatia e entrevistas com clientes, para entender o que eles precisam, para que possamos desenvolver ferramentas de gerenciamento de engajamento da força de trabalho que incluam empatia na experiência. 

Para isso, os supervisores de contact center devem perguntar: 

• Como é a empatia quando nossos agentes a expressam? 
• Por que isso é importante e como podemos medir? 
• Como podemos encontrar oportunidades para ensinar empatia? 

Há dois lados no centro de cada interação, ambos tentando trabalhar juntos para resolver um problema. Embora existam muitas maneiras de fazer isso, a forma como os dois lados se sentem varia de acordo com a abordagem que cada um adota. 

Em algumas interações fáceis de resolver, os clientes que interagem com um bot sem vida, mas eficaz, podem sair satisfeitos porque sentiram que foram bem tratados. Em outras situações, especialmente aquelas em que o cliente está preocupado e em pânico, essa mesma interação inexpressiva, mas eficiente, pode deixá-lo com raiva. 

Joel Hickok, gerente sênior de operações de call center da AAA, resumiu uma interação baseada em empatia como: “ [Nossos] clientes estão em uma situação difícil, [nós] buscamos tranquilizá-los, reconhecendo que eles estão em uma situação difícil – usando frases que mostram empatia e usando o tom correto.” 

O uso da empatia capacita as empresas a irem além das medidas padrão de tempo de atendimento e códigos de disposição – elas podem passar para interações em que sentimento, tom e como as interações são tratadas importam mais. 

Em última análise, esses fatores afetam métricas padrão, como resolução no primeiro contato (FCR) e Net Promoter Score (NPS). No entanto, olhar mais de perto para eles mostra o que realmente está acontecendo na interação, e pode revelar oportunidades para os gestores orientarem seus funcionários. E também pode revelar “momentos de aprendizado”, que podem incluir: 

• Como um funcionário responde quando confrontado por um cliente irritado 
• Como um funcionário lida com objeções ou o uso de frases específicas 
• O que o funcionário faz para encerrar a ligação com uma boa nota 

Apresentá-los de volta aos funcionários, seja com comentários ou para autoavaliação, pode melhorar sua capacidade de se conectar durante as interações. Embora seja possível revisar as interações manualmente para encontrar esses momentos de empatia, isso não é dimensionado. 

Mesmo ao ouvir interações com uma velocidade mais alta, você pode experimentar apenas uma pequena amostra de interações de um único agente. Além disso, pode ser exaustivo para o revisor. 

Limitar uma revisão a interações ou segmentos de uma interação é a melhor maneira de revelar momentos de aprendizagem. Para fazer isso, você pode pesquisar interações com base em pontuações de sentimento, especialmente a tendência de sentimento, e revisar a chamada quando esses eventos forem detectados. 

Outro método é usar uma ferramenta de localização de tópicos para encontrar frases específicas que o agente disse a um cliente e, em seguida, ler como o agente respondeu. 

Por fim, examine vários fatores, como NPS e eventos de sentimento e, em seguida, analise os segmentos em torno desses sentimentos, especialmente uma pontuação NPS positiva vinculada a uma chamada com pontuações de sentimento negativas. 

Ao usar ferramentas baseadas em inteligência artificial (AI), você pode até automatizar a descoberta desses momentos ensináveis. Assim, em vez de passar por longos ciclos de revisão para detectar lacunas em habilidades ou conhecimentos, as equipes podem executar rapidamente análises estratégicas e identificar variações de desempenho na fila, fluxo e nível do agente. 

Isso permite que os supervisores se concentrem mais intensamente na construção das habilidades dos agentes para melhorar ainda mais a experiência do cliente e para oferecer experiências verdadeiramente com empatia com seus funcionários, apoiando-os adequadamente ao longo de suas jornadas, entendendo suas necessidades e adotando uma cultura de feedback aberto e melhoria continua. 

Os aplicativos e dispositivos baseados em AI pensam e agem de uma forma cada vez mais parecida com a dos seres humanos. Isso permite a AI tornar o atendimento ao cliente mais eficiente. Leia nosso whitepaper e saiba mais.